Implementing and Sustaining Early Cancer Diagnosis Initiatives in Canada: An Exploratory Qualitative Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The interval between suspected cancer and diagnosis for symptomatic patients is often fragmented, leading to diagnosis delays and increased patient stress. We conducted an exploratory qualitative study to explore barriers and facilitators to implementing and sustaining current initiatives across Canada that optimize early cancer diagnosis, with particular relevance for symptomatic patients. METHODS: The national study included a document review and key informant interviews with purposefully recruited participants. Data were analyzed by two researchers using descriptive statistics and thematic analysis. RESULTS: Twenty-two participants from eight provinces participated in key informant interviews and reported on 17 early cancer diagnosis initiatives. Most initiatives (88%) were in early phases of implementation. Two patient-facing and eight provider/organization barriers to implementation (e.g., lack of stakeholder buy-in and limited resources) and five facilitators for implementation and sustainability were identified. Opportunities to improve early cancer diagnosis initiatives included building relationships with stakeholders, co-creating initiatives, developing initiatives for Indigenous and underserved populations, optimizing efficiency and sustainability, and standardizing metrics to evaluate impact. CONCLUSION: Early cancer diagnosis initiatives in Canada are in early implementation phases. Lack of stakeholder buy-in and limited resources pose a challenge to sustainability. We present opportunities for funders and policymakers to optimize the use and potential impact of early cancer diagnosis initiatives.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,024 | 0,009 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».